本示例项目的源码请查看 Github 仓库spring-ai-alibaba-examples。 RAG介绍 检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型(设计用于搜索大型数据集或知识库)和生成模型(例如大型语言模型 (LLM),此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复)结合在一起。
您可以将结构化和非结构化数据转换为嵌入并将它们存储在矢量数据库中。然后,您可以使用自然语言查询矢量数据库并检索相关数据。然后,您可以查询传递相关数据的 AI 模型以获得响应。 检索增强生成(RAG)是优化法学硕士输出的过程,在生成响应之前,除了训练数据之外,还使用额外的知识库。
在探讨Spring AI框架的AI功能时,本文聚焦于RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术的实现。Spring AI作为强大的工具,使RAG的实现变得高效可行。文章将分步骤解析Spring AI中RAG的实现过程,包括检索增强和生成模型的应用,帮助读者深入了解这一前沿技术。
您可以在 SCA 的官方 example 示例中找到 RAG example 示例此示例 example 使用 Spring Cloud Alibaba AI 和 Spring AI Redis,用 Sping Web 构建 Web 应用程序。数据加载RAG 应用使用的数据由 JSON 文档组成,文档内容如下:{ "id": "00gkb9", "name": "Smoked Porter Ale", "description": "The Porter ...
Spring AI RAG Example Simple example to load the entire text of a document into a vector store and then expose an API through which questions can be asked about the document's content. Before running the application, you'll need to acquire an OpenAI API key. Set the API key as an envir...
Spring AI 项目旨在简化人工智能驱动的应用程序的开发,包括矢量数据库的应用。 代码和依赖关系 您可以在 SCA 的官方博客中找到此示例源码链接:sca.aliyun.com 此示例 example 使用 Spring Cloud Alibaba AI 和 Spring AI Redis,用 Sping Web 构建 Web 应用程序。 数据加载 RAG 应用使用的数据由 JSON 文档组成,...
仅通过简单的几个类，我们就用 Spring AI 和 Redis 实现了一个 RAG 应用程序。若要更进一步，我们建议您查看 Github 上的示例代码。将 Redis 的高效和易用性与 Spring AI 提供的便捷抽象相结合，Java 开发人员使用 Spring 构建响应式 AI 应用程序将变得更加容易。有关向量数据库的更多信息，欢迎与我们沟通...
作者:夏冬,Spring AI Alibaba ContributorRAG 简介什么是 RAG(检索增强生成)RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。 核心设计理念RAG 技术就像给 AI …
🎉 接上篇,我们深入探索了Open AI 98% RAG的具体测试和惊人效果!🚀🔍 首先,我们使用coze海外版进行了初步测试,虽然有些小bug,但大体上能反映出RAG的强大实力。💪📝 测试步骤如下:1️⃣ 用GPT进行问题转写,尽量与知识库数据格式保持一致。 2️⃣ 对转写后的内容使用workflow进行单测试召回,选择se...
Spring AI Alibaba RAG Example 示例项目源码地址：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-rag-example RAG 应用架构概述 1.1 核心组件 Spring AI：Spring 生态的 Java AI 开发框架，提供统一 API 接入大模型、向量数据库等 AI 基础设施。Ollama：本地大模型...